基于云计算的数据存储和挖掘研究.pptxVIP

基于云计算的数据存储和挖掘研究;;;01;;;;02;;;虚拟化技术：虚拟化技术是指计算元件在虚拟的基础上而不是真实的基础上运行，它可以扩大硬件的容量，简化软件的重新配置过程。CPU的虚拟化技术可以单CPU模拟多CPU并行，允许一个平台同时运行多个操作系统，并且应用程序都可以在相互独立的空间内运行而互不影响，从而显著提高计算机的工作效率。

分布式存储技术：分布式存储技术是将数据分散存储在多台独立的设备上。传统的网络存储系统采用集中的存储服务器存放所有数据，存储服务器成为系统性能的瓶颈，也是可靠性和安全性的焦点，不能满足大规模存储应用的需要。分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。

海量数据管理技术：云计算系统中的数据管理技术主要是Google的BigTable数据管理技术和Hadoop团队开发的开源数据管理模块HBase。Bigtable是Google开发的基于GFS、Chubby、MapReduce的大型分布式存储系统。它为Google的很多数据密集型应用提供了无缝数据服务能力。Google的很多数据密集型应用都构建在Bigtable之上(如GoogleEarth、GoogleFinance等)，在这些应用中，Bigtable能够达到很高的性能水平。;03;;;性能比较:分布式文件系统和对象存储技术在性能上有所不同，分布式文件系统通常提供更高的吞吐量和更低的延迟，而对象存储技术则更适合于存储大量不变的数据。

可扩展性比较:分布式文件系统和对象存储技术都具有良好的可扩展性，但分布式文件系统通常需要更多的管理工作，而对象存储技术则更容易实现自动化管理。

成本比较:分布式文件系统和对象存储技术的成本也有所不同，分布式文件系统通常需要更高的硬件和运维成本，而对象存储技术则通常按需付费，更加灵活。

选择建议:在选择云存储技术时，应根据实际需求进行评估和选择。如果需要处理大规模的数据集和进行复杂的数据分析，可以选择分布式文件系统；如果需要存储大量的不变数据，并且希望实现自动化管理，可以选择对象存储技术。;04;;;;05;;;;;06;;金融机构可以利用???计算平台实现海量金融数据的集中存储，包括交易数据、客户数据、市场数据等。;;07;;;感谢观看